インドにおける内臓リーシュマニア症（VL）媒介動物防除の取り組みの中心は、屋内残留散布（IRS）です。IRSによる防除が様々な世帯形態に及ぼす影響については、ほとんど分かっていません。本研究では、殺虫剤を用いたIRSが、村内のあらゆる世帯形態において、同様の残留効果と介入効果をもたらすかどうかを評価し、世帯特性、殺虫剤感受性、IRSの状況に基づく空間リスクマップと蚊密度解析モデルを組み合わせ、マイクロスケールレベルで媒介動物の時空間分布を解析しました。
この研究は、ビハール州ヴァイシャリ県マナール地区の2つの村で実施されました。2種類の殺虫剤（ジクロロジフェニルトリクロロエタン（DDT 50%）と合成ピレスロイド（SP 5%））を使用したIRSによるVLベクター（P. argentipes）の駆除を評価しました。世界保健機関（WHO）が推奨する円錐形生物検定法を使用して、さまざまな種類の壁に対する殺虫剤の一時的残留効果を評価しました。在来のシミの殺虫剤に対する感受性は、in vitro生物検定を使用して調査しました。住宅と動物シェルターにおけるIRS前後の蚊の密度は、疾病管理予防センターが午後6時から午前6時まで設置したライトトラップを使用して監視されました。蚊の密度分析に最適なモデルは、多重ロジスティック回帰分析を使用して開発されました。 GIS ベースの空間分析技術を使用して、世帯の種類別に媒介殺虫剤感受性の分布をマッピングし、世帯の IRS 状態を使用して、ギンエビの時空間分布を説明しました。
ハエビはSPに非常に敏感（100%）ですが、DDTには高い耐性を示し、死亡率は49.1%です。SP-IRSは、あらゆるタイプの世帯においてDDT-IRSよりも社会的受容性が高いと報告されています。残留効果は壁の表面によって異なり、どの殺虫剤も世界保健機関のIRS推奨作用持続時間を満たしていませんでした。IRS後のすべての時点において、SP-IRSによるカメムシの減少は、世帯グループ（噴霧器および監視装置）間でDDT-IRSよりも大きかったです。統合空間リスクマップは、すべての世帯タイプのリスクエリアで、SP-IRSはDDT-IRSよりも蚊に対する制御効果が高いことを示しています。マルチレベルロジスティック回帰分析により、ハエビの密度と強く関連する5つのリスク要因が特定されました。
この結果は、ビハール州における内臓リーシュマニア症の制御に関する IRS の取り組みをより深く理解することを可能にし、状況を改善するための今後の取り組みの指針となる可能性があります。
内臓リーシュマニア症（VL）はカラアザールとしても知られ、リーシュマニア属の原虫寄生によって引き起こされる、風土病性の顧みられない熱帯性ベクター媒介性疾患です。インド亜大陸（IS）ではヒトが唯一の病原体保有宿主であり、寄生虫（すなわちリーシュマニア・ドノバン）は感染した雌の蚊（Phlebotomus argentipes）に刺されることでヒトに感染します [1, 2]。インドでは、VLは主にビハール州、ジャールカンド州、西ベンガル州、ウッタル・プラデーシュ州の中央部と東部の4州で発生しています。また、マディヤ・プラデーシュ州（中央インド）、グジャラート州（西インド）、タミル・ナードゥ州、ケララ州（南インド）、およびヒマーチャル・プラデーシュ州やジャンムー・カシミール州を含む北インドのヒマラヤ山脈以北の地域でも発生が報告されています [3]。風土病州の中でも、ビハール州は風土病の蔓延地域として特に深刻で、33の県で風土病が発生しており、インド全体の年間症例数の70%以上を占めています[4]。この地域では約9,900万人が風土病のリスクにさらされており、年間平均発生件数は6,752件（2013～2017年）です。
ビハール州およびインドの他の地域では、VL制御の取り組みは、早期症例検出、効果的な治療、および家庭や動物保護施設での屋内殺虫剤散布（IRS）を使用したベクター制御の3つの主な戦略に依存しています[4、5]。抗マラリアキャンペーンの副作用として、IRSは、ジクロロジフェニルトリクロロエタン（DDT 50％WP、1g ai/m2）を使用して1960年代にVLの制御に成功し、プログラム制御は1977年と1992年にVLの制御に成功しました[5、6]。しかし、最近の研究で、シルバーベリーシュリンプがDDTに対する広範な耐性を獲得したことが確認されています[4、7、8]。2015年に、国家ベクター媒介性疾患制御プログラム（NVBDCP、ニューデリー）は、IRSをDDTから合成ピレスロイド（SP; アルファシペルメトリン5％WP、25mg ai/m2）に切り替えました[7、9]。世界保健機構（WHO）は、2020年までにVLを撲滅するという目標を設定している（つまり、街路/ブロックレベルで1万人あたり年間1件未満）[10]。いくつかの研究では、IRSはサシチョウバエ密度を最小限に抑えるのに他のベクター制御方法よりも効果的であることがわかっている[11,12,13]。最近のモデルでは、高流行環境（つまり、制御前の流行率が5/10,000）では、世帯の80％をカバーする効果的なIRSによって、1～3年早く撲滅目標を達成できることも予測されている[14]。VLは風土病地域の最も貧しい農村コミュニティに影響を及ぼし、そのベクター制御はIRSのみに依存しているが、この制御手段がさまざまなタイプの世帯に及ぼす残留影響は、介入地域の現場で研究されたことがない[15, 16]。さらに、VL対策の集中的な取り組みの後、いくつかの村での流行は数年間続き、ホットスポットになった[17]。したがって、さまざまな種類の世帯における蚊の密度モニタリングに対する IRS の残余影響を評価する必要があります。さらに、マイクロスケールの地理空間リスクマッピングは、介入後でも蚊の個体群をよりよく理解し、制御するのに役立ちます。地理情報システム (GIS) は、さまざまな目的のためにさまざまな地理環境および社会人口統計データのセットを保存、オーバーレイ、操作、分析、検索、および視覚化できるようにするデジタルマッピング技術の組み合わせです [18, 19, 20]。 。全地球測位システム (GPS) は、地球表面のコンポーネントの空間位置を調査するために使用されます [21, 22]。 GIS と GPS ベースの空間モデリングツールとテクニックは、空間的および時間的な病気の評価と発生予測、制御戦略の実装と評価、病原体と環境要因の相互作用、空間リスクマッピングなど、いくつかの疫学的側面に適用されています。 [20,23,24,25,26]。地理空間リスクマップから収集および派生した情報により、タイムリーかつ効果的な制御対策を促進できます。
本研究は、インド・ビハール州における国家VLベクターコントロールプログラムに基づき、DDTおよびSP-IRSを用いた介入の家庭レベルにおける残留効果を評価した。追加目的は、住居特性、殺虫剤ベクター感受性、家庭におけるIRSの状況に基づき、空間リスクマップと蚊密度分析モデルを統合し、微小蚊の時空間分布の階層構造を解明することであった。
本研究は、ガンジス川北岸のヴァイシャリ地区マハナール地区で実施されました（図1）。マハナールはVLが高度に蔓延している地域で、年間平均56.7件（2012～2014年は170件）のVLが発生し、年間発症率は人口10,000人あたり2.5～3.7件です。チャケソ村（図1d1、過去5年間VL発生なし）とラバプール・マハナール村（図1d2、高度に蔓延しており、人口1,000人あたり年間5件以上の症例発生）の2つの村が選定されました。村は、位置とアクセス（一年中簡単にアクセスできる川沿いにあること）、人口統計学的特徴と世帯数（少なくとも 200 世帯。Chaqueso には平均的な世帯規模の 202 世帯と 204 世帯がある）という 3 つの主な基準に基づいて選択された。 村の人口はそれぞれ 4.9 人と 5.1 人、Lavapur Mahanar には 5.1 人）、世帯の種類（HT）とその分布の性質（ランダムに分布する混合 HT）。 両方の研究村は、Makhnar 町と地区病院から 500 メートル以内にあります。 調査では、研究村の住民が研究活動に非常に積極的に参加していることが示されました。 トレーニング村の家屋（1～2 寝室とバルコニー 1 つ、キッチン 1 つ、バスルーム 1 つ、納屋 1 つ（接続または独立）で構成）は、レンガ/泥壁とアドベの床、石灰セメント漆喰を塗ったレンガ壁、セメントの床、漆喰塗りも塗装もしていないレンガ壁、粘土の床、茅葺き屋根で構成されている。ヴァイシャリ地方全体は湿潤亜熱帯気候で、雨季（7月から8月）と乾季（11月から12月）があります。年間平均降水量は720.4mm（範囲736.5～1076.7mm）、相対湿度は65±5%（範囲16～79%）、月平均気温は17.2～32.4℃です。5月と6月は最も暖かく（気温は39～44℃）、1月は最も寒くなります（7～22℃）。
調査対象地域の地図は、インド地図上のビハール州の位置（a）と、ビハール州の地図上のヴァイシャリ地区の位置（b）を示しています。マクナール地区（c） 調査対象として2つの村が選定されました。対照地域としてチャケソ村、介入地域としてラバプール・マクナール村です。
国家カラアザール対策プログラムの一環として、ビハール州社会保健委員会（SHSB）は2015年と2016年に2回、年次IRS（第1ラウンド2月～3月、第2ラウンド6月～7月）を実施しました[4]。すべてのIRS活動を確実に効果的に実施するために、インド医学研究評議会（ICMR、ニューデリー）の下部組織であるパトナのラジェンドラ記念医学研究所（RMRIMS、ビハール州）によってマイクロアクションプランが作成されました。IRS村は、村でのVLおよび皮膚後部カラアザール（RPKDL）の症例履歴（実施年を含む過去3年間のどの期間でも1件以上の症例があった村）という2つの主な基準に基づいて選択されました。 、[17]で報告された実施年の最終年に、「ホットスポット」周辺の非風土病村（つまり、2年以上継続して症例が報告されている村または1000人あたり2件以上の症例がある村）、および新規風土病村（過去3年間に症例がない）を対象としています。第1ラウンドの国税を実施する近隣村では、第2ラウンドの国税行動計画に新しい村も含まれます。2015年には、DDT（DDT 50％WP、1g ai/m2）を使用したIRSが2ラウンド、介入研究村で実施されました。2016年からは、合成ピレスロイド（SP、アルファシペルメトリン5％VP、25mg ai/m2）を使用してIRSが実施されています。散布は、圧力スクリーン、可変流量バルブ（1.5 bar）、多孔質表面用の8002フラットジェットノズルを装着したハドソンXpertポンプ（13.4 L）を使用して実施された[27]。パトナ（ビハール州）のICMR-RMRIMSは、世帯および村レベルでIRSを監視し、最初の1～2日以内にマイクを通じて村民にIRSに関する予備情報を提供した。各IRSチームには、IRSチームのパフォーマンスを監視するためのモニター（RMRIMS提供）が装備されている。オンブズマンはIRSチームと共に全世帯に配置され、世帯主にIRSの有益な効果を伝え安心させている。2回のIRS調査中に、研究対象村の世帯全体のカバー率は少なくとも80％に達した[4]。介入村のすべての世帯の散布状況（散布なし、部分散布、完全散布。追加ファイル1の表S1で定義）がIRSの両方のラウンドで記録された。
この研究は、2015 年 6 月から 2016 年 7 月にかけて実施されました。IRS は、各 IRS ラウンドで、疾病センターを用いて介入前（介入前 2 週間、ベースライン調査）と介入後（介入後 2、4、12 週間、フォローアップ調査）のモニタリング、密度管理、サシチョウバエ予防を行ないました。各世帯で 1 晩（18:00 から 6:00）ライト トラップ [28] を設置しました。ライト トラップは寝室と動物シェルターに設置されています。介入研究が行われた村では、IRS の前に 48 世帯のサシチョウバエ密度を検査しました（IRS 日の前日までの 4 日間連続で、1 日あたり 12 世帯）。 4つの主な世帯グループ（普通粘土漆喰（PMP）、セメント漆喰と石灰外装（CPLC）世帯、レンガ塗り未塗装（BUU）、茅葺き屋根（TH）の世帯）ごとに12世帯が選ばれた。その後、IRS会議後も蚊の密度データの収集を継続するために、（IRS実施前の48世帯の中から）12世帯のみが選ばれた。WHOの勧告に従って、介入群（IRS治療を受けている世帯）と監視グループ（介入村の世帯、IRSの許可を拒否した所有者）から6世帯が選ばれた[28]。対照群（VL不足のためIRSを受けなかった近隣の村の世帯）の中からは、2回のIRSセッションの前後で蚊の密度をモニタリングするために6世帯のみが選ばれた。 3つの蚊の密度モニタリンググループ（介入、センチネル、コントロール）すべてにおいて、3つのリスクレベルグループ（低、中、高；各リスクレベルから2世帯）から世帯が選択され、HTのリスク特性が分類されました（モジュールと構造はそれぞれ表1と表2に示されています）[29, 30]。 リスクレベルごとに2世帯が選択されたのは、偏った蚊の密度推定とグループ間の比較を避けるためです。 介入グループでは、IRS後の蚊の密度が、完全処理（n = 3；リスクグループレベルごとに1世帯）と部分的処理（n = 3；リスクグループレベルごとに1世帯）の2種類のIRS世帯でモニタリングされました。 ）。
試験管に集められた野外で捕獲された蚊はすべて研究室に移され、クロロホルムに浸した脱脂綿で試験管を殺した。ギンサンショウウオは標準識別コード[31]を用いて形態学的特徴に基づき性別判定を行い、他の昆虫や蚊と区別した。その後、すべてのギンサンショウウオの雄と雌は80%アルコールで別々に缶詰にされた。トラップ1個あたり一晩あたりの蚊の密度は、以下の式を用いて算出した：捕獲された蚊の総数／一晩に設置したライトトラップの数。DDTおよびSPを用いたIRSによる蚊の個体数（SFC）の変化率は、以下の式を用いて推定した[32]。
ここで、A は介入世帯のベースライン平均 SFC、B は介入世帯の IRS 平均 SFC、C はコントロール/センチネル世帯のベースライン平均 SFC、D は IRS コントロール/センチネル世帯の平均 SFC です。
介入効果の結果は、負の値と正の値として記録され、それぞれIRS後のSFCの減少と増加を示しています。IRS後のSFCがベースラインのSFCと同じであった場合、介入効果はゼロと計算されました。
世界保健機関の農薬評価制度 (WHOPES) に従い、在来のシルバーレッグシュリンプの農薬 DDT および SP に対する感受性を標準的な in vitro 生物検定法 [33] を使用して評価しました。健康で給餌していないメスのシルバーシュリンプ (1 グループあたり 18～25 SF) を、世界保健機関の農薬感受性試験キット [4,9, 33,34] を使用して、マレーシア科学大学 (USM、マレーシア、世界保健機関がコーディネート) から入手した農薬に曝露しました。農薬生物検定の各セットは 8 回テストされました (4 回の反復テスト、各テストはコントロールと同時に実行)。コントロール テストは、USM から提供された、リセラ (DDT 用) およびシリコン オイル (SP 用) をあらかじめ含浸させた紙を使用して実施しました。60 分間曝露した後、蚊を WHO チューブに入れ、10% の砂糖溶液に浸した脱脂綿を与えました。 1時間後に死亡した蚊の数と24時間後の最終死亡率を観察した。耐性ステータスは世界保健機関（WHO）のガイドラインに従って記述され、死亡率が98～100%の場合は感受性、90～98%の場合は耐性の可能性（確認が必要）、90%未満の場合は耐性を示す[33, 34]。対照群の死亡率は0～5%であったため、死亡率の調整は行わなかった。
野外条件下における在来シロアリに対する殺虫剤の生物学的効力および残留影響が評価された。3軒の介入世帯（普通粘土漆喰（PMP）、セメント漆喰と石灰コーティング（CPLC）、漆喰なし無塗装レンガ（BUU）をそれぞれ1軒ずつ）において、散布後2、4、12週目に評価した。光トラップを含むコーンに対してWHO標準生物学的検定を実施した。[27, 32]確立。壁が平らでなかったため、家庭用暖房は除外した。各分析では、すべての実験住宅で12個のコーンを使用した（1軒あたり4個、壁面タイプごとに1個）。部屋の各壁に、コーンを異なる高さで取り付ける。頭の高さ（1.7～1.8 m）に1個、腰の高さ（0.9～1 m）に2個、膝下（0.3～0.5 m）に1個。対照群として、WHOプラスチック製コーンチャンバー（世帯タイプごとに1つ）に、未吸血雌蚊10匹（コーン1つにつき10匹；吸引器を用いて対照区から採取）を配置した。30分間曝露後、エルボ吸引器を用いて円錐チャンバーから蚊を慎重に取り出し、10%糖溶液が入ったWHOチューブに移し、給餌した。24時間後の最終死亡率は、27 ± 2℃、相対湿度80 ± 10%で記録した。死亡率が5%から20%の範囲にある場合は、アボット式[27]を用いて以下のように調整した。
ここで、Pは調整死亡率、P1は観測死亡率、Cは対照群の死亡率である。対照群の死亡率が20%を超える試験は破棄され、再試験が行われた[27, 33]。
介入村では包括的な世帯調査が実施されました。各世帯の GPS 位置は、設計と材料の種類、住居、介入ステータスとともに記録されました。GIS プラットフォームは、村、地区、県、州レベルの境界レイヤーを含むデジタル地理データベースを開発しました。すべての世帯の位置は、村レベルの GIS ポイント レイヤーを使用して地理タグ付けされ、その属性情報がリンクされて更新されます。各世帯サイトでは、HT、殺虫剤ベクター感受性、および IRS ステータスに基づいてリスクが評価されました (表 1) [11, 26, 29, 30]。その後、すべての世帯の位置ポイントは、逆距離加重 (IDW; 解像度は平均世帯面積 6 m2、累乗 2、周囲のポイントの固定数 = 10、可変検索半径、ロー パス フィルターを使用) を使用して主題図に変換されました。および 3 次畳み込みマッピング) 空間補間テクノロジ [35]。 2種類の主題別空間リスクマップが作成された。HTベースの主題図と、農薬ベクター感受性およびIRS状態（ISVおよびIRSS）主題図である。2つの主題別リスクマップは、重み付けオーバーレイ分析を使用して結合された[36]。このプロセス中に、ラスターレイヤーは異なるリスクレベル（すなわち、高、中、低/無リスク）の一般的な選好クラスに再分類された。再分類された各ラスターレイヤーは、蚊の豊富さをサポートするパラメータの相対的な重要度に基づいて割り当てられた重み（研究村での蔓延、蚊の繁殖地、および休息および摂食行動に基づく）で乗算された[26, 29]。、30、37]。両方の対象リスクマップは、蚊の豊富さに同等に寄与したため、50:50の重み付けが行われた（追加ファイル1：表S2）。重み付けオーバーレイ主題図を合計することにより、最終的な複合リスクマップが作成され、GISプラットフォーム上で視覚化される。最終的なリスク マップは、次の式を使用して計算された Sand Fly Risk Index (SFRI) 値に基づいて提示および説明されます。
式中、Pはリスク指標値、Lは各世帯の所在地における総合リスク値、Hは調査地域における世帯の最高リスク値です。リスクマップを作成するため、ESRI ArcGIS v.9.3（米国カリフォルニア州レッドランズ）を用いてGISレイヤーと解析を実施しました。
HT、ISV、IRSS（表1に記載）の屋内蚊密度（n = 24）に対する複合効果を調べるため、多重回帰分析を実施した。研究で記録されたIRS介入に基づく住居特性とリスク要因は説明変数として扱われ、蚊の密度は応答変数として使用された。サシチョウバエ密度に関連する各説明変数に対して、単変量ポアソン回帰分析を実施した。単変量解析中、有意ではなくP値が15%を超える変数は、多重回帰分析から除外された。相互作用を調べるため、有意な変数（単変量解析で見つかった）のすべての可能な組み合わせの相互作用項が同時に多重回帰分析に含められ、有意でない項は段階的にモデルから除外され、最終モデルが作成された。
世帯レベルのリスク評価は、世帯レベルのリスク評価と地図上のリスクエリアの複合空間評価の 2 つの方法で実施されました。世帯レベルのリスク推定値は、世帯リスク推定値とサシチョウバエ密度 (IRS 実施の数週間前と数週間後に 6 つの監視世帯と 6 つの介入世帯から収集) との相関分析を使用して推定されました。空間リスクゾーンは、異なる世帯から収集された蚊の平均数を使用して推定され、リスクグループ (低リスクゾーン、中リスクゾーン、高リスクゾーン) 間で比較されました。各 IRS ラウンドでは、包括的なリスクマップをテストするために、12 世帯 (3 つのレベルのリスクゾーンそれぞれに 4 世帯。夜間収集は IRS 後 2、4、12 週間ごとに実施) がランダムに選択され、蚊が収集されました。最終的な回帰モデルをテストするために、同じ世帯データ (HT、VSI、IRSS、蚊の平均密度) が使用されました。現場での観察とモデル予測による家庭内の蚊の密度との間で単純な相関分析を実施しました。
昆虫学およびIRS関連データを要約するため、平均値、最小値、最大値、95%信頼区間（CI）、パーセンテージなどの記述統計量を算出しました。銀バグ（殺虫剤残留物）の平均数／密度および死亡率は、パラメトリック検定（正規分布データの場合、対応のあるt検定）およびノンパラメトリック検定（ウィルコクソンの符号順位検定）を用いて、住宅内の表面の種類（すなわち、BUU vs. CPLC、BUU vs. PMP、CPLC vs. PMP）間の有効性を比較しました。非正規分布データの場合、検定を行いました。すべての分析は、SPSS v.20ソフトウェア（SPSS Inc.、米国イリノイ州シカゴ）を使用して実施しました。
IRS、DDT、SPラウンド中の介入村の世帯カバー率を計算した。各ラウンドで合計205世帯がIRSを受け、DDTラウンドでは179世帯 (87.3%)、VLベクター制御のためのSPラウンドでは194世帯 (94.6%) だった。完全に殺虫剤処理された世帯の割合は、SP-IRS (86.3%) の方がDDT-IRS (52.7%) よりも高かった。DDT中にIRSをオプトアウトした世帯数は26世帯 (12.7%)、SP中にIRSをオプトアウトした世帯数は11世帯 (5.4%) だった。DDTおよびSPラウンド中に、部分的に処理された登録世帯数はそれぞれ71世帯 (処理世帯全体の34.6%)、17世帯 (処理世帯全体の8.3%) だった。
WHOの農薬耐性ガイドラインによると、介入区域のシルバーフット個体群は、試験期間中（24時間）の平均死亡率が100%であったことから、α-シペルメトリン（0.05%）に対して完全に感受性を示しました。観察されたノックダウン率は85.9%（95%信頼区間：81.1～90.6%）でした。DDTについては、24時間後のノックダウン率は22.8%（95%信頼区間：11.5～34.1%）、電子検査による平均死亡率は49.1%（95%信頼区間：41.9～56.3%）でした。この結果は、介入区域においてシルバーフットがDDTに対して完全な耐性を獲得したことを示しました。
表 3 には、DDT および SP で処理したさまざまな種類の表面 (IRS 後の異なる時間間隔) の円錐の生物分析の結果をまとめています。私たちのデータによると、24時間後、両方の殺虫剤（BUU vs. CPLC：t（2）= - 6.42、P = 0.02、BUU vs. PMP：t（2）= 0.25、P = 0.83、CPLC vs PMP：t（2）= 1.03、P = 0.41（DDT-IRSおよびBUUの場合）CPLC：t（2）= - 5.86、P = 0.03およびPMP：t（2）= 1.42、P = 0.29、IRS、CPLCおよびPMP：t（2）= 3.01、P = 0.10およびSP：t（2）= 9.70、P = 0.01）の死亡率は時間の経過とともに着実に減少しました。SP-IRSの場合：すべての壁の種類（つまり、壁の種類別の死亡率は、散布後 4 週間で 95.6%、CPLC 壁のみでは 82.5% でした。DDT グループでは、IRS バイオアッセイ後のすべての時点で、すべての壁の種類で一貫して 70% 未満でした。散布後 12 週間後の DDT と SP の平均実験死亡率は、それぞれ 25.1% と 63.2% でした。3 つの表面タイプのうち、DDT による平均死亡率が最も高かったのは、61.1% (PMP、IRS 2 週間後)、36.9% (CPLC、IRS 4 週間後)、28.9% (CPLC、IRS 4 週間後) でした。最小率は、55% (BUU、IRS 2 週間後)、32.5% (PMP、IRS 4 週間後)、20% (PMP、IRS 4 週間後) です (米国 IRS)。 SPの場合、全ての表面タイプにおける平均死亡率は、最高が97.2%（CPLC、IRS後2週間）、82.5%（CPLC、IRS後4週間）、67.5%（CPLC、IRS後4週間）であった。最低は94.4%（BUU、IRS後2週間）、75%（PMP、IRS後4週間）、58.3%（PMP、IRS後12週間）であった。両殺虫剤において、PMP処理表面の死亡率は、CPLCおよびBUU処理表面よりも時間経過に伴う変化が速かった。
表4は、DDTおよびSPをベースとしたIRSラウンドの介入効果（すなわち、IRS後の蚊の個体数の変化）をまとめたものである（追加ファイル1：図S1）。DDT-IRSの場合、IRS期間後のシルバーアシカミキリの減少率は、それぞれ34.1%（2週間後）、25.9%（4週間後）、14.1%（12週間後）であった。SP-IRSの場合、減少率はそれぞれ90.5%（2週間後）、66.7%（4週間後）、55.6%（12週間後）であった。DDTおよびSP IRS報告期間中のセンチネル世帯におけるシルバーシュリンプの個体数の最大減少率は、それぞれ2.8%（2週間後）、49.1%（2週間後）であった。 SP-IRS期間中、シロハラキジの減少数（前後）は、散布世帯（t(2)= – 9.09、P < 0.001）と監視世帯（t(2) = – 1.29、P = 0.33）で同様であった。IRS後の3つの期間すべてにおいて、DDT-IRSと比較して高かった。両殺虫剤において、IRSの12週間後、監視世帯におけるギンカメムシの個体数が増加した（SPおよびDDTでそれぞれ3.6%および9.9%）。IRS会議後のSPおよびDDT期間中、監視農場からそれぞれ112匹および161匹のギンカメムシが採取された。
世帯グループ間でシルバーシュリンプの密度に有意差は認められなかった（すなわち、噴霧対センチネル：t(2)= -3.47、P = 0.07、噴霧対コントロール：t(2) = -2.03、P = 0.18、センチネル対コントロール：DDT後のIRS週間中、t(2) = -0.59、P = 0.62）。対照的に、噴霧群とコントロール群の間（t(2) = -11.28、P = 0.01）、および噴霧群とコントロール群の間（t(2) = -4、42、P = 0.05）でシルバーシュリンプの密度に有意差が認められた。IRSはSPの数週間後に行われた。SP-IRSでは、センチネル世帯とコントロール世帯の間に有意差は認められなかった（t(2)= -0.48、P = 0.68）。図2は、IRSホイールを全面的に、または部分的に散布した農場で観察されたキジの密度の平均を示しています。全面的に管理されたキジの密度は、全面的に管理された世帯と部分的に管理された世帯の間で有意差はありませんでした（平均7.3匹/トラップ/晩）また、一部の世帯ではDDT-IRSとSP-IRSの両方の殺虫剤が散布されました（平均7.5匹/晩、4.4匹/晩）。（t(2) ≤ 1.0、P > 0.2）。しかし、全面的におよび部分的に散布された農場のキジの密度は、SPとDDT IRSの散布回数で有意に異なりました（t(2) ≥ 4.54、P ≤ 0.05）。
ラバプールのマハナール村において、IRS 散布前の 2 週間と IRS、DDT、SP 散布後の 2、4、12 週間における、完全および部分的に散布された世帯における銀翼カメムシの推定平均密度。
包括的な空間リスクマップ（ラバプール マハナール村、総面積：26,723 km2）が、IRS の実施前と実施後数週間にわたって銀エビの発生と再出現を監視するために、低、中、高の空間リスクゾーンを識別するために作成されました（図 3、4）。 . . 空間リスクマップの作成中の世帯の最高リスクスコアは「12」と評価されました（つまり、HT ベースのリスクマップの場合は「8」、VSI ベースのリスクマップと IRSS ベースのリスクマップの場合は「4」）。計算された最小リスクスコアは、最小スコアが 1 である DDT-VSI マップと IRSS マップを除き、「ゼロ」または「リスクなし」です。HT ベースのリスクマップでは、ラバプール マハナール村の広い地域（つまり、19,994.3 km2、74.8 %）が、住民が蚊に遭遇して再出現する可能性が最も高い高リスク地域であることが示されました。エリアカバー率は、DDT 20.2%、SP 4.9%、中程度 (DDT 22.3%、SP 4.6%)、低/無リスク (DDT 57.5%、SP 90.5) ゾーンの間で変化しています (t (2) = 12.7、P < 0.05)、DDT と SP-IS および IRSS のリスクグラフ間 (図 3、4)。作成された最終的な複合リスクマップでは、HT リスクエリアの全レベルにおいて、SP-IRS が DDT-IRS よりも優れた保護機能を持っていることが示されました。HT の高リスクエリアは、SP-IRS の後、7% (1837.3 km2) 未満に減少し、エリアのほとんど (つまり 53.6%) が低リスクエリアになりました。 DDT-IRS（殺虫剤散布）期間中、複合リスクマップで評価された高リスク地域と低リスク地域の割合は、それぞれ35.5%（9,498.1 km2）、16.2%（4,342.4 km2）でした。IRS実施前と実施数週間後に、処理世帯と警戒世帯で測定されたサシチョウバエの密度は、各IRSラウンド（DDTおよびSP）ごとに複合リスクマップ上にプロットされ、視覚化されました（図3、4）。世帯のリスクスコアとIRS前後の記録された平均ギンエビ密度は良好な一致を示しました（図5）。 2回のIRSから計算された一貫性分析のR2値（P < 0.05）は、DDTの2週間前が0.78、DDTの2週間後が0.81、DDTの4週間後が0.78、DDT-DDTの12週間後が0.83、SP後のDDT合計が0.85、SPの2週間前が0.82、SPの2週間後が0.38、SPの4週間後が0.56、SPの12週間後が0.81、SPの2週間後全体で0.79でした（追加ファイル1：表S3）。結果は、すべてのHTに対するSP-IRS介入の効果がIRS後の4週間で強化されたことを示した。DDT-IRSは、IRS実施後のすべての時点で、すべてのHTに対して効果がないままでした。統合リスクマップ対象地域における現地調査の結果は表5にまとめられている。IRSラウンドでは、高リスク地域（すなわち55%超）におけるギンエビの平均個体数および個体数全体に占める割合は、IRS後のすべての時点において、低リスク地域および中リスク地域よりも高かった。昆虫学上の科（すなわち蚊の採集対象として選定された科）の位置は、追加ファイル1の図S2にマッピングされ、視覚化されている。
ビハール州ヴァイシャリ県ラバプール市マナル村におけるDDT-IRS前後のカメムシ危険地域を特定するための3種類のGISベースの空間リスクマップ（HT、IS、IRSS、およびHT、IS、IRSSの組み合わせ）
シルバースポットシュリンプの危険地域を特定するための3種類のGISベースの空間リスクマップ（HT、IS、IRSS、およびHT、IS、IRSSの組み合わせ）（カルバンと比較）
DDT（a、c、e、g、i）およびSP-IRS（b、d、f、h、j）が、異なるレベルの世帯タイプリスクグループに与える影響は、世帯リスク間の「R2」を推定することにより算出された。ビハール州ヴァイシャリ県ラヴァプール・マナール村におけるIRS導入2週間前と導入2週間後、4週間後、12週間後の世帯指標とP. argentipesの平均密度の推定値
表6は、フレーク密度に影響を与えるすべてのリスク要因の単変量解析の結果をまとめたものです。すべてのリスク要因（n = 6）は、家庭内の蚊の密度と有意に関連していることがわかりました。すべての関連変数の有意水準は、0.15未満のP値を生成することが観察されました。したがって、すべての説明変数は多重回帰分析のために保持されました。最終モデルの最適な組み合わせは、TF、TW、DS、ISV、およびIRSSの5つのリスク要因に基づいて作成されました。表7は、最終モデルで選択されたパラメータの詳細、および調整オッズ比、95％信頼区間（CI）、およびP値を示しています。最終モデルは非常に有意であり、R2値は0.89（F（5）= 27.9、P<0.001）でした。
TRは他の説明変数と比較して有意性が最も低かった（P = 0.46）ため、最終モデルから除外されました。開発されたモデルは、12世帯のデータに基づいてサシチョウバエの密度を予測するために使用されました。検証の結果、現場で観測された蚊の密度とモデルによって予測された蚊の密度の間には強い相関が見られました（r = 0.91、P < 0.001）。
目標は、2020年までにインドの風土病州からVLを撲滅することである[10]。2012年以降、インドはVLの発生率と死亡率の削減において大きな進歩を遂げてきた[10]。2015年のDDTからSPへの切り替えは、インドのビハール州におけるIRSの歴史における大きな変化であった[38]。VLの空間的リスクとそのベクターの存在を理解するために、いくつかのマクロレベルの研究が実施されてきた。しかし、VLの蔓延の空間分布は全国的に注目を集めているにもかかわらず、ミクロレベルでの研究はほとんど行われていない。さらに、ミクロレベルでは、データの一貫性が低く、分析と理解がより困難である。我々の知る限り、本研究は、ビハール州（インド）の国家VLベクター管理プログラムの下でHTに対して殺虫剤DDTとSPを用いたIRSの残留効能と介入効果を評価した最初の報告である。これは、IRS 介入条件下でのマイクロスケールでの蚊の時空間分布を明らかにするための空間リスク マップと蚊の密度分析モデルを開発する初の試みでもあります。
我々の研究結果では、全世帯で SP-IRS の世帯採用率が高く、ほとんどの世帯で完全に処理されていたことが示された。生物検定の結果、研究対象の村のギンサンショウウオはベータシペルメトリンに対して非常に感受性が高いが、DDT に対してはかなり低いことが示された。DDT によるギンエビの平均死亡率は 50% 未満であり、DDT に対する高いレベルの耐性を示している。これは、ビハール州を含むインドの VL 風土病州のさまざまな村でさまざまな時期に実施された以前の研究結果と一致している [8,9,39,40]。農薬感受性に加えて、農薬の残留効果と介入の効果も重要な情報である。残留効果の持続期間はプログラミングサイクルにとって重要である。それは、次の散布まで個体群が保護されたままになるように IRS のラウンド間の間隔を決定する。円錐の生物検定の結果では、IRS 後のさまざまな時点での壁面の種類間の死亡率に有意な差があることが明らかになった。 DDT 処理した表面での死亡率は常に WHO の満足水準（すなわち 80% 以上）を下回っていたが、SP 処理した壁面では IRS 後 4 週目まで死亡率は満足できる水準を維持していた。これらの結果から、研究区域で見つかったシルバーレッグシュリンプは SP に非常に敏感であるが、SP の残留効果は HT によって異なることは明らかである。DDT と同様に、SP も WHO ガイドラインで指定された効果の持続期間を満たしていない [41, 42]。この非効率性は、IRS の不適切な実施（すなわち、ポンプを適切な速度で動かす、壁からの距離、吐出量、水滴のサイズと壁面への沈着）および農薬の不適切な使用（すなわち、溶液の調製）に起因する可能性がある [11,28,43]。ただし、この研究は厳密な監視と管理の下で行われたため、世界保健機関（WHO）が推奨する有効期限を満たさなかったもう 1 つの理由は、QC を構成する SP の品質（すなわち、有効成分または「AI」の割合）である可能性がある。
農薬残留性を評価するために使用した3種類の表面タイプのうち、2種類の農薬についてBUUとCPLCの間で死亡率に有意な差が見られました。もう1つの新しい発見は、散布後のほぼすべての時間間隔でCPLCの方が優れた残留性能を示し、次いでBUUとPMP表面であったことです。しかし、IRSの2週間後、PMPはそれぞれDDTとSPから最も高い死亡率と2番目に高い死亡率を記録しました。この結果は、PMPの表面に堆積した農薬は長期間残留しないことを示しています。壁の種類間での農薬残留物の有効性のこの違いは、壁の化学物質の組成（pHの上昇により一部の農薬は急速に分解する）、吸収速度（土壌壁では高い）、細菌による分解の可用性と壁の材料の分解速度、温度と湿度など、さまざまな理由によると考えられます[44, 45, 46, 47, 48, 49]。私たちの研究結果は、殺虫剤処理された表面が様々な病原体媒介生物に対して持つ残留効果に関する他のいくつかの研究を裏付けている[45, 46, 50, 51]。
処理世帯における蚊の減少量の推定では、SP-IRSはDDT-IRSよりもIRS後のすべての期間において蚊の駆除に効果的であることが示された（P < 0.001）。SP-IRSおよびDDT-IRSの2ラウンドにおける処理世帯の2週間から12週間までの減少率は、それぞれ55.6～90.5%および14.1～34.1%であった。これらの結果はまた、IRS実施後4週間以内に監視世帯におけるP. argentipesの個体数に有意な影響が見られたこと、IRS実施後12週間で両ラウンドともargentipesが増加したことを示した。しかし、2ラウンドのIRS間で監視世帯における蚊の数に有意差は認められなかった（P = 0.33）。各ラウンドの世帯グループ間のシルバーシュリンプ密度の統計分析の結果も、4つの世帯グループすべてにわたってDDTに有意な差がないことを示唆しました（すなわち、噴霧対センチネル、噴霧対コントロール、センチネル対コントロール、完全対部分）。 ）。 2つの家族グループ、IRSとSP-IRS（すなわち、センチネル対コントロール、完全対部分）。 しかし、部分的に噴霧された農場と完全に噴霧された農場では、DDTラウンドとSP-IRSラウンドの間でシルバーシュリンプ密度に有意な差が見られました。 この観察結果は、介入効果がIRS後に複数回計算されたという事実と相まって、SPは部分的にまたは完全に処理された家の蚊の駆除には効果的だが、未処理の家では効果的ではないことを示唆しています。 しかし、DDT-IRSラウンドとSP IRSラウンドの間でセンチネルハウスの蚊の数に統計的に有意な差はなかったものの、DDT-IRSラウンド中に集められた蚊の平均数は、SP-IRSラウンドに比べて少なかった。 。この結果は、世帯人口の中で最も高い IRS カバー率を示すベクター感受性殺虫剤が、散布されなかった世帯の蚊の駆除に個体群効果をもたらす可能性があることを示唆しています。 結果によると、IRS 後の最初の数日間は、SP は DDT よりも蚊刺されに対する予防効果が優れていました。 また、α-シペルメトリンは SP グループに属し、蚊に対して接触刺激と直接毒性があり、IRS に適しています [51, 52]。 これが、α-シペルメトリンが前哨地で最小限の効果しか及ぼさない主な理由の 1 つと考えられます。 別の研究 [52] では、α-シペルメトリンは実験室でのアッセイや小屋で既存の反応と高いノックダウン率を示したものの、制御された実験室条件下では蚊に忌避反応を生じさせなかったことがわかりました。 キャビン。ウェブサイト。
この研究では、3 種類の空間リスク マップが開発されました。世帯レベルおよびエリア レベルの空間リスク推定は、シルバーレッグ シュリンプ密度の現地観察を通じて評価されました。HT に基づくリスク ゾーンの分析により、ラバプール-マハナラの村落地域の大部分 (78% 以上) で、サシチョウバエの発生および再出現のリスクが最も高いことが示されました。これがおそらく、ラワルプール マハナール VL が非常に人気がある主な理由です。全体的な ISV と IRSS、および最終的な複合リスク マップでは、SP-IRS ラウンド中に高リスク エリアに該当するエリアの割合が低いことがわかりました (DDT-IRS ラウンドではそうではありません)。SP-IRS の後、GT に基づく高リスクおよび中リスク ゾーンの広い領域が低リスク ゾーンに変換されました (つまり、60.5%、複合リスク マップの推定値)。これは、DDT よりもほぼ 4 分の 1 (16.2%) 低い値です。 – 状況は上記の IRS ポートフォリオ リスク チャートに示されています。この結果は、IRS が蚊の駆除には適切な選択であることを示していますが、保護の程度は殺虫剤の品質、感受性 (標的ベクターに対する)、許容性 (IRS 使用時) およびその適用によって異なります。
世帯リスク評価の結果、リスク推定値と異なる世帯から採取されたシルバーレッグシュリンプの密度との間に良好な一致（P < 0.05）が見られました。これは、特定された世帯リスクパラメータとそのカテゴリリスクスコアが、シルバーシュリンプの地域的豊度を推定するのに適していることを示しています。IRS後のDDT一致分析のR2値は0.78以上で、IRS前の値（つまり、0.78）と同等かそれ以上でした。結果は、DDT-IRSがすべてのHTリスクゾーン（つまり、高、中、低）で効果的であることを示しました。SP-IRSラウンドでは、R2の値はIRS実施後2週間と4週間で変動し、IRS実施前の2週間とIRS実施後の12週間の値はほぼ同じであることがわかりました。この結果は、IRS後の時間間隔とともに減少傾向を示した蚊に対するSP-IRS曝露の有意な影響を反映しています。 SP-IRS の影響については、前の章で詳しく説明して説明しました。
プールされたマップのリスクゾーンの現地監査の結果によると、IRSラウンド中に、最も多くのシルバーシュリンプが高リスクゾーン（つまり、55％以上）で収集され、中リスクゾーンと低リスクゾーンがそれに続きました。要約すると、GISベースの空間リスク評価は、サンドフライのリスクエリアを特定するために、空間データのさまざまなレイヤーを個別または組み合わせて集約するための効果的な意思決定ツールであることが証明されています。作成されたリスクマップは、特にミクロレベルでの即時の行動または改善を必要とする、研究エリアの介入前後の状況（つまり、世帯タイプ、IRSステータス、および介入効果）の包括的な理解を提供します。非常に一般的な状況です。実際、いくつかの研究では、GISツールを使用して、ベクター繁殖地のリスクとマクロレベルでの病気の空間分布をマッピングしています[24、26、37]。
IRS ベースの介入の飼育特性とリスク要因は、シルバーレッグシュリンプの密度分析に使用するために統計的に評価されました。単変量解析では、6 つの要因 (TF、TW、TR、DS、ISV、IRSS) すべてがシルバーレッグシュリンプの局所的存在量と有意に関連していましたが、最終的な重回帰モデルでは 5 つのうち 1 つだけが選択されました。結果は、研究領域での IRS TF、TW、DS、ISV、IRSS などの飼育下管理特性と介入要因が、シルバーレッグシュリンプの出現、回復、繁殖の監視に適していることを示しています。重回帰分析では、TR は有意ではないことが判明したため、最終モデルでは選択されませんでした。最終モデルは非常に有意であり、選択されたパラメータはシルバーレッグシュリンプの密度の 89% を説明しました。モデル精度の結果は、予測されたシルバーレッグシュリンプの密度と観測された密度の間に強い相関関係があることを示しました。私たちの研究結果は、ビハール州の農村部におけるVLの蔓延と媒介生物の空間分布に関連する社会経済的および住宅的危険因子を議論した以前の研究を裏付けている[15, 29]。
この研究では、散布された壁への農薬の沈着やIRSに使用された農薬の品質（ie）は評価しませんでした。農薬の品質と量の変動は、蚊の死亡率とIRS介入の有効性に影響を与える可能性があります。したがって、表面タイプ間の推定死亡率と世帯グループ間の介入効果は、実際の結果と異なる可能性があります。これらの点を考慮して、新しい研究を計画することができます。研究対象の村の危険にさらされている総面積の評価（GISリスクマッピングを使用）には、村間の空き地が含まれており、これは危険区域の分類（つまり、ゾーンの識別）に影響を与え、異なる危険区域にまで及びます。ただし、この研究はミクロレベルで実施されたため、空き地は危険区域の分類にわずかな影響しか与えません。さらに、村の総面積内の異なる危険区域を識別および評価することは、将来の新しい住宅建設のための区域を選択する機会（特に低リスク区域の選択）を提供することができます。全体として、この研究の結果は、これまでミクロレベルで研究されたことのないさまざまな情報を提供します。最も重要なのは、村のリスクマップの空間的表現が、さまざまなリスクエリアにある世帯を識別してグループ化するのに役立つことです。従来の地上調査と比較して、この方法はシンプルで便利、費用対効果が高く、労働集約的ではなく、意思決定者に情報を提供します。
我々の研究結果は、研究対象の村の在来のシミがDDTに対する耐性を発達させ（すなわち、高度に耐性である）、IRS直後に蚊の発生が観察されたことを示している。アルファ-シペルメトリンは、100%の死亡率とシミに対するより優れた介入効果、およびDDT-IRSと比較して地域社会での受容性の高さから、VLベクターのIRS制御に適した選択肢であると思われる。しかし、SP処理した壁面における蚊の死亡率は表面の種類によって異なり、残留効果が乏しく、IRS後のWHO推奨の時間が達成されなかったことがわかった。本研究は議論の良い出発点を提供しているが、真の根本原因を特定するためにさらなる研究が必要である。サシチョウバエ密度分析モデルの予測精度は、住居の特徴、ベクターの殺虫剤感受性、およびIRSの状態の組み合わせを使用して、ビハール州のVL風土病の村におけるサシチョウバエ密度を推定できることを示した。私たちの研究はまた、GISベースの空間リスクマッピング（マクロレベル）を組み合わせることで、IRS会議の前後に砂塊の発生と再発生を監視するためのリスクエリアを特定するための有用なツールになり得ることを示しています。さらに、空間リスクマップは、従来の現地調査や従来のデータ収集方法では研究できない、さまざまなレベルのリスクエリアの範囲と性質に関する包括的な理解を提供します。GISマップを通じて収集されたミクロ空間のリスク情報は、科学者や公衆衛生研究者が、リスクレベルの性質に応じてさまざまな世帯グループに到達するための新しい制御戦略（つまり、単一介入または総合的ベクター制御）を開発および実装するのに役立ちます。さらに、リスクマップは、適切な時期と場所での制御リソースの割り当てと使用を最適化し、プログラムの有効性を向上させるのに役立ちます。
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投稿日時: 2024年5月20日